Selected Countries According to Logistics Performance Index with K-means Method: Türkiye's Situation

Abstract

The acceleration of the global economy is creating some pressure on logistic sector. Nowadays the service and manufacturing sectors are in a state of flux. At the same time, the logistics industry is also evolving. Countries that do not keep up with this change are likely to experience difficulties related to economic processes. Logistics is a complex process that is difficult to measure. By publishing the Logistics Performance Index (LPI) data, the World Bank is making an important contribution to a country's logistics processes. The LPI claims to be a guide for many countries and companies. The study is based on data from 120 countries that have full access to the World Bank's LPI data. The data covers the years 2007, 2010, 2012, 2014, 2016, and 2018. Countries were clustered by year, and the countries that were most similar in those years were grouped together in the same groups. In this way, the countries that were most similar in 6 different years were identified. The K-means algorithm was used for the analysis. K-means is one of the most used traditional algorithms. This algorithm first provides the practitioner with the permission ability to determine the number of clusters (k). The clusters consist of the most similar components and the least similar cluster centers. In this study because of the 8-element clustering procedure, 120 countries were classified into different clusters. Türkiye is clustered together with Bahrain, South Africa, Qatar, Hungary, Malaysia, Portugal, Slovenia, Saudi Arabia, Thailand, Czech Republic, and Chile. For Türkiye to move up to the seventh group of better performing countries, it must try in the context of LPI indicators. This study not only shows Türkiye's position but is also important to show the similarities between countries in the context of LPI.

Keywords

• Logistics
• Logistics Performance Index
• Clustering
• K-means
• World Bank

Lojistik Performans Endeksine Göre Seçilmiş Ülkelerin K-ortalamalar Yöntemi ile Kümelenmesi: Türkiye’nin Durumu

Abstract

Her geçen gün daha hızlı akan küresel iş dünyası bazı zorunluluklar getirmektedir. Hizmet sektörü ve üretim sektörü değişmektedir. Aynı zamanda lojistik sektörü de evrim geçirmektedir. Bu değişime ayak uyduramayan ülkelerin ekonomik süreçler bağlamında zorlanması olasıdır. Lojistik karmaşık bir süreçtir ve bu süreci ölçmek de zordur. Dünya Bankası, Lojistik Performans Endeks (LPE) verileri yayınlayarak ülkelerin lojistik süreçleri hakkında önemli bir iş yapmaktadır. LPE birçok ülke ve işletme için yol gösterici olma iddiasındadır. Çalışma, Dünya Bankası LPE verilerine tam olarak ulaşılan 120 ülkeye dayanmaktadır. Verileri 2007, 2010, 2012, 2014, 2016 ve 2018 yıllarını içermektedir. Ülkeler yıllara göre kümelenerek söz konusu yıllar içerisinde birbirine daha çok benzeyen ülkelerin aynı gruplarda toplanması sağlanmıştır. Bu şekilde 6 farklı yıl temelinde birbirine daha çok benzeyen ülkeleri görme olanağı elde edilmiştir. Analizde K-ortalamalar algoritması kullanılmıştır. K-ortalamalar geleneksel algoritmalar arasında en çok kullanılanlardandır. Bu algoritma başlangıçta uygulayıcıya küme sayısını (k) belirleme olanağı sunmaktadır. Kümeler birbirine en çok benzeyen bileşenlerden ve birbirine en az benzeyen küme merkezlerinden oluşmaktadır. Yapılan 8 elemanlı kümeleme işlemi sonucunda 120 ülke farklı gruplar içerisinde toplanmıştır. Türkiye; Bahreyn, Güney Afrika, Katar, Macaristan, Malezya, Portekiz, Slovenya, Suudi Arabistan, Tayland, Çekya ve Şili ülkeleriyle birlikte kümelenmiştir. Türkiye’nin daha iyi performans gösteren ülkelerden oluşan 7. gruba geçebilmesi için LPE göstergeleri bağlamında çaba sarf etmesi gerekmektedir. Türkiye’nin konumunu göstermenin yanı sıra bu çalışma LPE bağlamında ülkelerin benzerliklerini göstermesi açısından da önem taşımaktadır.

Keywords

• Lojistik
• Lojistik Performans Endeks
• Kümeleme
• K-ortalamalar
• Dünya Bankası

References

1. Acar, A. Z. & Gürol, P. (2017). Türk Lojistik ve Taşımacılık Firmalarının Stratejik Pozisyon ve Aksiyonlarının Değerlendirmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 16. Ulusal İşletmecilik Kongresi, 767-780. Doi: 10.18092/ulikidince.323627.
2. Almalki, M. and Alkahtani, M. (2022). Allocation of Regional Logistics Hubs and Assessing Their Contribution to Saudi Arabia’s Logistics Performance Index Ranking. Sustainability, 14(12), 7474. Doi:10.3390/su14127474.
3. Altıntaş, F. F. (2022). Lojistik Performans Endeksi Kapsamında Ülkelerin K-Ortalamalar Kümeleme Analizi ile İncelenmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 17(68), 878-891. Doi: 10.19168/jyasar.955205.
4. Anwar, M.F., Wong W.P., Saad N.H., Mushtaq N. (2022). Data analytics and global logistics performance: an exploratory study of informatization in the logistics sector. Logforum 18(2), 1. Doi: 10.17270/J.LOG.2022.664.
5. Atalay, M. (2022). Çok Boyutlu Ölçekleme ve K-Ortalamalar Kümeleme Analizi ile Bir Görsel Veri Madenciliği Uygulaması. Kapanaltı Muhasebe Finans Ekonomi Dergisi, (1), 2022:31-44.
6. Başdeğirmen, A. & Yalçıner Çal, D. (2021). Sektör Bazında İşyerleri ve Zorunlu Sigortalıların İllere Göre Kümelemesi. Hak İş Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi, 10(28), 409-429. Doi: 10.31199/hakisderg.921647.
7. Beysenbaev, R. and Yuri Dus Y. (2020). Proposals for improving the Logistics Performance Index. The Asian Journal of Shipping and Logistics. 36(1), 2020:34-42. Doi: 10.1016/j.ajsl.2019.10.001.
8. Bulis, A. and Škapars R. (2013). Development of International Freight Transit in Latvia. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 99, 57-64. Doi:10.1016/j.sbspro.2013.10.471.

9. Bülbül, Ş. , Camkıran, C. (2018). Bankaların Klasik ve Bulanık Yaklaşımlarla Sınıflandırılması. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20, 367-385.
10. Çakılcı, C. , Öztürkoğlu, Y. (2021). Yeni Dijital Çağ Yaklaşımı ile Lojistik Sektöründe Yenilikçi Çözümler". Journal of Business in The Digital Age, 4, 65-75.
11. Çılgın, C. , Kurt, A. S. (2021). Dış Ticaret Verileri İçin Kümeleme Analizi: Türkiye, Azerbaycan ve Kazakistan Örneği. Sosyoekonomi, 29, 511-540.
12. Çınaroğlu, S. (2021). Türkiye’de İller Düzeyinde Sağlık Personeli Dağılımı ve Daha Etkin Politika İhtiyacı. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 24, 235-254.
13. Çolak, Y. C. & Özdemir, M. (2021). ÇAYKUR İşletmeleri için Bölge Müdürlüğü Seçim Önerisi. The Journal of International Scientific Researches, 6(3), 362-381. Doi: 10.23834/isrjournal.963272.
14. Dağ, O. & Karaatlı, M. (2020). Resort Otellerin Kümeleme Analizi ile İncelenmesi: Antalya İli Örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (36), 200-232.
15. Eren, H. & Ömürbek, N. (2021). OECD Ülkelerinin Lojistik Performansları Açısından Kümelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26 (2), 153-166.
16. Ertekin, Ş. & Aktürk Hayat, E. (2022). Türkiye’de İllerin Kamu Harcamaları ve Kamu Gelirleri Açısından Kümeleme Analizi Yöntemi ile Sınıflandırılması. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (63), :39-47. Doi: 10.18070/erciyesiibd.1200844.
17. Fan, M. Wu Z, Qalati SA, He D and Hussain RY. (2022). Impact of Green Logistics Performance on China’s Export Trade to Regional Comprehensive Economic Partnership Countries. Front. Environ. Sci. 10, 879590. Doi: 10.3389/fenvs.2022.879590.
18. Fidan, H.(2018). E-ticaret Müşteri Bağlılığı Gri İlişkisel Kümeleme Analizi. AJIT-e: Academic Journal of Information Technology , 9(32), 163-182. Doi: 10.5824/1309-1581.2018.2.010.x.
19. Gani, A. (2017). The Logistics Performance Effect in International Trade. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 33(4), 279-288. Doi: 10.1016/j.ajsl.2017.12.012.
20. Giray, S. (2016). Investigation Of Convict Data By Two Stage Cluster Analysis. Istanbul University Econometrics and Statistics e-Journal, 25, 1-31.
21. Górecka, A. K., Pavlić Skender, H. ve Zaninović, P. A. (2021). Assessing the Effects of Logistics Performance on Energy Trade. Energies, 15(1), 191. Doi:10.3390/en15010191.
22. İndap, Ş. (2019). E-Ticaret Lojistiğinde Kargo Şirketlerinin Konumu ve Rekabet Güçlerini Geliştirecek Yenilikçi Çözüm Önerileri. Journal of Entrepreneurship and Innovation Management , 8(2), 39-67.
23. Jayathilaka, R, Jayawardhana C, Embogama N, Jayasooriya S, Karunarathna N, Gamage T, et al. (2022). Gross domestic product and logistics performance index drive the world trade: A study based on all continents. PLoS ONE 17(3), e0264474. Doi: 10.1371/journal.pone.0264474.
24. Jelizaveta, J., Ekaterina P.M., Galina V. I., Oksana L., Marina L., Elena S., Anne U.(2021). The Impact of Initial Data on The Logistics Performance Index Estimation: Estonian And Russian Study. Logforum 17 (1), 11. Doi: 10.17270/J.LOG.2021.554.
25. Jomthanachai, S., Wong, W.P. & Khaw, K.W. (2022). An application of machine learning regression to feature selection: a study of logistics performance and economic attribute. Neural Comput & Applic, 34, 15781–15805. Doi:10.1007/s00521-022-07266-6.
26. Kálmán B. & TóthA. (2021). Links between the economy competitiveness and logistics performance in the Visegrád Group countries: Empirical evidence for the years 2007-2018. Entrepreneurial Business and Economics Review, 9(3), 169-190. Doi:10.15678/EBER.2021.090311.
27. Karaatlı, M. (2020). Asansörlerde Meydana Gelen Arıza Sebeplerinin Sınıflandırılması. Alanya Akademik Bakış, 4, 651-664.
28. Kayalı, N. , Necef Yereli, A. & Onur, G. (2020). İşletme Yöneticilerinin Lojistik Maliyetlere Bakış Açılarının Değerlendirilmesine Yönelik Uygulama. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 0(47) , 303-324.
29. Khadim, Zunaira, Irem Batool, Ahsan Akbar, Petra Poulova, and Minahs Akbar. (2021). Mapping the Moderating Role of Logistics Performance of Logistics Infrastructure on Economic Growth in Developing Countries. Economies, 9, 177. Doi: 10.3390/ economies9040177.
30. Koltan Yılmaz, Ş. & Şener, S. (2022). Analysis of The Countries According to The Prosperity Level with Data Mining. Alphanumeric Journal, 10(2), 85-104. Doi: 10.17093/alphanumeric.1002461.
31. Köroğlu, Ö. & Kahraman, H. (2020). K-Ortalamalar Tabanlı En Etkili Meta-Sezgisel Kümeleme Algoritmasının Araştırılması. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, Özel Sayı: Uluslararası Mühendislikte Yapay Zekâ ve Uygulamalı Matematik Konferansı (UMYMK 2020), 173-184. Doi: 10.21923/jesd.828575.
32. Larson, P. D. (2021). Relationships between Logistics Performance and Aspects of Sustainability: A Cross-Country Analysis. Sustainability, 13(2), 623. Doi:10.3390/su13020623.
33. Mendes dos Reis, J. G., Sanches Amorim, P., Sarsfield Pereira Cabral, J. A. and Toloi, R. C. (2018). The Impact of Logistics Performance on Argentina, Brazil, and the US Soybean Exports from 2012 to 2018: A Gravity Model Approach. Agriculture, 10(8), 2020:338. Doi:10.3390/agriculture10080338.
34. Mohd, Azlan Abu Bakar, Harlina Suzana Jaafar. (2016). Malaysian Logistics Performance: A Manufacturer's Perspective. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 224, 571-578, Doi: 10.1016/j.sbspro.2016.05.442.
35. Moldabekova, A., Philipp, R.,Reimers, H. & Alikozhayev,B. (2021). Digital Technologies for Improving Logistics Performance of Countries. Transport and Telecommunication Journal, 22(2), 207-216. Doi: 10.2478/ttj-2021-0016.
36. Özmen, M. , Delice, Y. , Kızılkaya Aydoğan, E. (2018). Telekomünikasyon Sektöründe PSO ile Müşteri Bölümlemesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 11, 163-173.
37. Öztemiz, H. H. & Karaa, İ. E. (2018). Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü: Tek Skorlu Dengelenmiş Skor Kart ve Markov Zincirleri Analizi: Sertel Lojistik Örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(2), 249-286.
38. Pınar, A. & Diken, A. (2020). Lojistik Performans Endeksi Kapsamında Lojistik Üslerin Türkiye Ekonomisine Etkisi Üzerine Bir İnceleme. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(39), 1384-1406 . Doi: 10.46928/iticusbe.758630.
39. Pretorius, O.R., Drewes, J.E., Engelbrecht, W.H. & Malan, G.C. (2022). Developing resilient supply chains in the Southern African Development Community: Lessons from the impact of COVID-19. Journal of Transport and Supply Chain Management 16(0), a737. Doi: 10.4102/jtscm.v16i0.737.
40. Puertas, R., Martí, L. & García, L. (2014). Logistics performance and export competitiveness: European experience. Empirica, 41, 467–480. Doi: 10.1007/s10663-013-9241-z.
41. Saini, M., & Hrušecká, D. (2021b). Comparative impact of logistics performance index, ease of doing business and logistics cost on economic development: a fuzzy QCA analysis. Journal of Business Economics and Management, 22(6), 1577-1592. Doi: 10.3846/jbem.2021.15586.
42. Saini, M., & Hrušecká, D. (2021a). Influence of Logistics Competitiveness and Logistics Cost on Economic Development: An FsQCA Qualitative Approach. E&M Economics and Management, 24(2), 51–65. Doi: 10.15240/tul/001/2021-2-004.
43. Selvi, H. Z. , Çağlar, B. (2017). Çok Değişkenli Haritalama İçin Kümeleme Yöntemlerinin Kullanılması. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 6, 415-429.
44. Suroso, A. I. (2022). The Effect of Logistics Performance Index Indicators on Palm Oil and Palm-Based Products Export: The Case of Indonesia and Malaysia. Economies, 10(10), 261. Doi:10.3390/economies10100261.
45. Şen, H. & Varürer, İ. (2019). OECD Üye Ülkeleri için İntihar Oranları Araştırması: Bir Kümeleme Analizi Çalışması. Alphanumeric Journal, 7(2), 471-484. Doi: 10.17093/alphanumeric.573611.
46. Şener, S. , Koltan Yılmaz, Ş. (2021). Entropi Tabanlı ELECTRE TRI ve K-Ortalamalar Yöntemleriyle Ülkelerin Refah Düzeyine Göre Değerlendirilmesi. Akdeniz İİBF Dergisi, 21, 191-209.
47. Tesfaye, B. Takele. (2019). The relevance of coordinated regional trade logistics for the implementation of regional free trade area of Africa. Journal of Transport and Supply Chain Management, 13, a417. Doi: 10.4102/jtscm.v13i0.417.
48. Wang, D.-F., Dong, Q.-L., Peng, Z.-M., Khan, S., & Tarasov, A. (2018). The Green Logistics Impact on International Trade: Evidence from Developed and Developing Countries. Sustainability, 10(7), 2235. Doi:10.3390/su10072235.
49. World Bank LPI, World Bank Logistics Performance Index - LPI, lpi.worldbank.org , (Erişim: 28.01.2023).
50. Yalçın, S. & Ayyıldız, E. (2018). Analysıs Of Airports Usıng Clusterıng Methods: Case Study In Turkey. Journal of Management Marketing and Logistics , 5(3), 194-205.
51. Yıldız, Ali. Aydoğan, Kadir. Kartum, Göksel.(2020). Türkiye’nin Uluslararası Lojistik Performans Endeksindeki Konumunun Kümeleme Analizi ile Araştırılması. Turkish Studies-Social Sciences, 15(3), 1659-1679. Doi: 10.29228/TurkishStudies.41640.
52. Yousefi, T. , Odabas, M. S. , Oktaş, R. (2020). Kümeleme Algoritmalarında Kullanılan Farklı Yöntemlere Genel Bakış. Black Sea Journal of Engineering and Science, 3, 173-189.
53. Zaninović P.A., Zaninović V. & Skender H.P.(2021). The effects of logistics performance on international trade: EU15 vs CEMS. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 34(1), 1566-1582, Doi: 10.1080/1331677X.2020.1844582.